• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 1998년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.88-93
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• 1998

This paper presents a new solution approach to moving obstacle avoidance problem for a mobile robot. A new concept avoidability measure(AVM) is defined to describe the state of a pair of a robot and an obstacle regarding the collision between them. As an AVM, virtual distance function(VDF) is derived as a function of the distance from the obstacle to the robot and outward speed of the obstacle relative to the robot. By keeping the virtual distance above some positive limit value, the robot avoids the obstacle. In terns of the VDF, an artificial potential field is constructed to repel the robot away from the obstacle and to attract the robot toward a goal location. At every sampling time, the artificial potential field is updated and the force driving the robot is derived form the gradient of the artificial potential field. The suggested algorithm drives the robot to avoid moving obstacles in real time. Since the algorithm considers the mobility of the obstacle as well as the distance, it is effective for moving obstacle avoidance. Some simulation studies show the effectiveness of the proposed approach.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2386-2388
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• 2000

This paper proposes a novel method with pseudo-on-line scheme using look-up table based on the genetic algorithm. The technique is a pseudo-on-line method that optimally estimate the parameters of fuzzy PID(FPID) controller for systems with non-linearity using the genetic algorithm which does not use the gradient and finds the global optimum of an un-constraint optimization problem. The proposed controller(GFPID) is applied to speed control of 3-phase induction motor and its computer simulation is carried out. Simulation results show that the proposed method is more excellent than conventional FPID and PID controllers.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권3호
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• pp.199-204
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• 2013

본 논문에서는 다양한 정보단말기에 활용될 수 있는 손동작기반의 실시간 숫자 인식기 구현 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 키넥트 센서를 활용하여 3차원 공간에서 손의 움직임을 획득한다. 획득한 손의 궤적은 잡음과 제스처의 크기 변화에 의한 궤적 변화를 최소화하고 일관성 있는 추적을 유지하기 위해 주성분 분석으로 단순화 된다. 또한, 기울기와 위치정보 특징을 동시에 고려한 새로운 특징 기반 은닉 마르코프 모델을 제시한다. 그 결과 제안한 기법은 손동작의 크기와 움직임 속도에 강인한 실시간 인식기를 구현하였다. 실험을 통하여 기존의 기울기 정보만을 사용하였을 때 보다 30% 이상의 높은 인식률을 보였으며, 98%의 높은 숫자 인식률을 나타내었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권3호
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• pp.859-865
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• 2014

Optimization of an electric machine is mainly a nonlinear multi-modal problem. For the optimization of the multi-modal problem, many function calls are required with much consumption of time. To address this problem, this paper proposes a novel hybrid algorithm in which function calls are less than conventional methods. Specifically, the proposed method uses the kriging metamodel and the fill-blank technique to find an approximated solution in a whole problem region. To increase the convergence speed in local peaks, a parallel gradient assisted simplex method is proposed and combined with the kriging meta-model. The correctness and usefulness of the proposed hybrid algorithm is verified through a mathematical test function and applied into the practical optimization as the cogging torque minimization for an interior permanent magnet synchronous machine.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.552-559
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• 2005

실시간 순환형 훈련 알고리즘(RTRL)과 같이 경사법에 의해 훈련되는 순환형 뉴럴 네트웍(RNN)은 수렴속도가 매우 느린 단점을 지니고 있다. 이 알고리즘은 또한 오차 역전달 처리과정에서 결코 쉽지 않은 미분 계산을 필요로 한다. 본 논문에서는 완전하게 결합된 RNN의 훈련을 위하여 소위 언센티드 칼만필터라고 불리우는 미분없는 칼만필터 훈련 알고리즘을 시스템의 상태공간 상에서 표현하였다. 미분없는 칼만필터 훈련 알고리즘은 순환형 뉴럴 네트웍 훈련시 미분 계산 없이 매우 빠른 수렴속도와 좋은 추정 성능을 보여준다. 비선형 채널 등화 실험을 통하여 미분 없는 칼만필터 훈련 알고리즘을 이용한 RNN의 성능이 향상되었음을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.88-95
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• 2006

PID 제어기는 구조가 간단하고 적용이 용이하다는 장점으로 인하여 널리 사용되고 있는 제어방식이다. 이러한 선형 PID 제어기는 시스템의 파라메터가 변화가 있거나 부하 특성이 비 선형적으로 변화할 때에 적절한 이득과 성능을 얻기 어려워 고성능 제어 특성을 기대하기 어렵다. 본 연구에서는 세포성 면역 반응과 경사감소학습에 기초하여 비선형 PID 제어기를 설계하고, 설계된 제어기의이득과 비선형 함수의 파라메터들을 실시간 적응적으로 학습할 수 있는 학습 알고리즘을 개발하고, 이를 제어시스템에 적용하였다. 제안된 비선형 PID 제어기는 비선형 직류 모터 시스템의 파라메터들이 변화하거나 주파수가 다른 추종 명령에 대하여, 적응적으로 이득을 변화 시키며 추종함을 보였다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2005년도 추계학술대회지
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• pp.203-208
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• 2005

수 마이크로 단위로 계측되는 반도체 COG의 정밀도를 높이기 위해서 라인스캔 카메라로 영상을 획득한다. 하지만 불량 검출은 스캔속도와 조명조건에 매우 민감하다. 본 논문에서는 불량이 없는 COG 영상과 입력영상을 정합하여 불량 검출의 정확성을 높이기 위한 방법에 대하여 제안하였다. 두 이미지를 정합시키는 방법으로 영역분할 템플릿 매칭 방법을 사용하였으며 그라디언트 마스크와 AND 연산하여 최종 결과 영상을 획득하였다. 제안된 방법은 다른 이미지 정합 법에 대하여 커다란 성능향상을 보임을 일련의 실험들을 통하여 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.131-142
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• 1994

본 논문에서는 스칼라 인수 ${\alpha}1,\;{\alpha}2$를 매개변수화하여 갱신항을 첨가한 비선형 적응 알고리즘의 특성을 분석한다. 수렴 특성의 해석에서 평균 필터계수 벡터에 대하여 전이행열의 고유치가 기술된다. 그 알고리즘이 안정하기 위한 범위도 증명된다. 본 알고리즘의 시정수도 유도되고, sign 알고리즘, 기존의 LSM 알고리즘, LFG 알고리즘의 계산량도 비교해 본다. 평균자승의 수렴특성을 해석하고 평균자승 순환식과 초과 평균자승 오차(excess mean square error) 표현식을 유도하고 본 알고리즘이 안정하기 위한 조건도 정한다. 컴퓨터 모의실험(simulation)에서 채널 등화기를 이용하여 QFG 알고리즘의 성능 특성을 보여준다. QFG 알고리즘이 부드러운(smooth) 수렴특성을 가지기 때문에 버스트 오차(error bursting)가 문제가 되는 경우에 유용하다.

• Current Optics and Photonics
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• 제2권6호
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• pp.612-622
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• 2018

In wave-front-sensor-less adaptive optics (WFS-less AO) systems, the Jacopo Antonello (JA) method belongs to the model-based class and requires few iterations to achieve acceptable distortion correction. However, this method needs a lot of measurements, especially when it deals with moderate or severe aberration, which is undesired in free-space optical communication (FSOC). On the contrary, the stochastic parallel gradient descent (SPGD) algorithm only requires three time measurements in each iteration, and is widely applied in WFS-less AO systems, even though plenty of iterations are necessary. For better and faster compensation, we propose a WFS-less hybrid approach, borrowing from the JA method to compensate for low-order wave front and from the SPGD algorithm to compensate for residual low-order wave front and high-order wave front. The correction results for this proposed method are provided by simulations to show its superior performance, through comparison of both the Strehl ratio and the convergence speed of the WFS-less hybrid approach to those of the JA method and SPGD algorithm.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.186-191
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• 2019

본 논문은 고속 특징추출 알고리즘의 구현 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 블록 유형 분류 알고리즘을 기반으로, 블록 유형 분류 알고리즘 적용 시, 영상 특징 정보가 발생하지 않는 스무스 블록에서 연산을 생략하여 영상 특징 검출에 필요한 연산시간을 감소시킬 수 있다. 200장의 표준 테스트 이미지를 활용해 매크로 블록의 크기를 $64{\times}64$로 나누어 스무스 블록의 발생 빈도를 측정한 결과 전체의 29.5%만큼 발생하는 것을 정량적으로 확인했다. 이 의미는 다양한 영상 정보를 포함하고 있는 표준 테스트 이미지 내에서는 29.5%에 해당하는 만큼 연산의 복잡도를 감소시킬 수 있다는 의미를 나타낸다. 제안된 방법을 케니 윤곽선 검출 알고리즘에 적용하면 이차원 미분 필터, 그라디언트 크기 및 방향 연산, 비최대 억제, 적응형 임계값 연산, 히스테리시스 임계 처리와 같은 총 다섯 단계의 영상처리에 필요한 지연시간을 완전히 제거할 수 있다. 이와 같은 방법으로 다양한 특징 검출 알고리즘에 블록 유형 구분 알고리즘을 적용해, 연산에 필요한 시간을 감소할 수 있을 것을 기대한다.